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将定义的间隔限制之外的值设置为给定值(f.e.NaN)表示pandas数据框中的列

在pandas数据框中,可以使用fillna()函数将定义的间隔限制之外的值设置为给定值,通常使用NaN来表示缺失值。fillna()函数可以接受一个参数,用于指定要填充的值。

例如,假设我们有一个名为df的pandas数据框,其中包含一个名为"age"的列。我们想要将"age"列中大于100的值设置为NaN。可以使用以下代码实现:

代码语言:python
代码运行次数:0
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import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 105, 30, 110]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将大于100的值设置为NaN
df['age'] = df['age'].mask(df['age'] > 100)

# 打印结果
print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
      name   age
0    Alice  25.0
1      Bob   NaN
2  Charlie  30.0
3    David   NaN

在上述代码中,我们使用了mask()函数来将大于100的值设置为NaN。可以看到,"age"列中大于100的值已经被替换为NaN。

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